内容概要：本文介绍了一种改进的U-Net神经网络架构——UNetWithInceptionCBAM。该模型融合了Inception模块和CBAM（通道注意力机制和空间注意力机制），增强了对图像特征的捕捉能力。具体来说，Inception模块通过多尺度卷积提取不同尺度的特征，而CBAM则通过对通道和空间维度进行加权，突出重要特征并抑制不重要的特征。网络由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）组成，每个阶段都包含了DoubleConv或InceptionModule，并应用CBAM进行特征增强。最终通过OutConv输出预测结果。; 适合人群：具备深度学习基础知识，尤其是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①医学影像分割任务，如CT、MRI等图像的病变区域检测；②遥感图像处理，如土地覆盖分类、目标检测等；③自然图像分割，如自动驾驶中的道路分割、行人检测等。; 阅读建议：本文提供了详细的代码实现，建议读者在理解U-Net基本原理的基础上，逐步研究Inception模块和CBAM的作用，结合实际数据集进行实验，观察不同组件对模型性能的影响。同时，可以尝试调整参数（如reduction_ratio、kernel_size等），以优化模型效果。

内容概要：本文是一份关于基于BP神经网络的模式识别实验报告，详细介绍了BP神经网络的基本结构与原理，重点阐述了前向传播与反向传播算法的实现过程。通过构建包含输入层、隐含层和输出层的简化神经网络，利用“异或”真值表进行模型训练与验证，并进一步应用于小麦种子品种分类的实际案例。实验涵盖了数据预处理（如归一化）、网络初始化、激活函数选择（Sigmoid）、误差计算与权重更新等关键步骤，提供了完整的Python实现代码，并通过交叉验证评估模型性能，最终实现了较高的分类准确率。; 适合人群：具备一定编程基础和数学基础，正在学习人工智能、机器学习或神经网络相关课程的本科生或研究生，以及希望深入理解BP算法原理的初学者。; 使用场景及目标：①理解BP神经网络中前向传播与反向传播的核心机制；②掌握反向传播算法中的梯度计算与权重更新过程；③通过动手实现BP网络解决分类问题（如XOR逻辑判断与多类别模式识别）；④学习数据预处理、模型训练与评估的基本流程。; 阅读建议：建议结合实验代码逐段调试，重点关注forward_propagate、backward_propagate_error和update_weights等核心函数的实现逻辑，注意训练与测试阶段数据归一化的一致性处理，以加深对BP算法整体流程的理解。

DSP2833x电机控制模型设计：Simulink自动生成代码及MATLAB仿真入门教程,Simulink在DSP2833x系列开发板电机控制中的建模设计与代码自动生成入门教程,DSP2833x基于模型的电机控制设计 Simulik自动生成代码 DSP2833x基于模型的电机控制设计 MATLAb Simulik自动生成代码 基于dsp2833x 底层驱动库的自动代码生成 MATLAB Simulink仿真及代码生成技术入门教程 内容为Simulink在嵌入式领域的应用，具体是Simulink在DSP28335这块开发版上的应用模型：包括直流电机、PMSM、步进电机控制模型，还有常见的LED、串口、CAN等通讯相关Simulink模型，模型都有相关解释文件。 ,DSP2833x; 电机控制设计; Simulink自动生成代码; 嵌入式领域应用; 开发版应用模型; 直流电机控制模型; PMSM控制模型; 步进电机控制模型; LED通讯模型; 串口通讯模型; CAN通讯模型。,DSP2833x电机控制模型设计：Simulink自动代码生成技术详解

DSP2833x系列处理器在电机控制设计中的应用，尤其是Simulink在嵌入式领域的应用。主要内容涵盖DSP2833x的基础特性及其在电机控制中的优势，Simulink提供的强大仿真和代码生成功能，包括直流电机、PMSM、步进电机等多种电机控制模型的建立与仿真，以及LED、串口、CAN等通讯模型的构建。文中强调了Simulink自动生成代码技术的优势，即通过生成的代码直接在硬件上实现仿真模型的功能，从而提高开发效率并降低开发成本。 适合人群：从事嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对电机控制和DSP有研究兴趣的研发人员。 使用场景及目标：① 使用Simulink进行电机控制模型的仿真；② 自动生成代码并在DSP2833x开发板上实现；③ 提高电机控制系统的性能和开发效率。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作案例，帮助读者深入理解和掌握DSP2833x与Simulink结合使用的技巧。

基于Matlab/Simulink构建的风电分布式并网模型的设计与仿真。该模型由两个火电厂和四个风电场组成，共有15个节点。文中具体阐述了火电厂模块的搭建，包括1号火电厂作为Swing Bus采用转速-功率双闭环控制，以及2号火电厂作为PV节点的功率追踪策略。对于风电场部分，则着重于双馈异步发电机模型及其风速调节器的实现，支持常速风和渐变风两种模式。此外，还探讨了负载建模中的动态阻抗补偿器的应用，确保电网稳定性。最终，通过对仿真实验数据的分析，展示了不同风速模式对火电厂AGC系统的影响，并提出了相应的优化措施。 适用人群：电力系统工程师、风电技术研究人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于研究风光互补电网的动态特性，特别是火电厂与风电场之间的协同优化，旨在提高电网的稳定性和效率。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB函数代码片段，便于读者理解和复现实验结果。

基于VDA305_100标准的EPB电子驻车制动系统Simulink模型设计与实现,EPB电子驻车制动系统Simulink模型详解：基于VDA标准构建，兼容matlab多版本，涵盖多种功能仿真模拟，与Carsim联合验证，可拓展开发更多功能,EPB电子驻车制动系统Simulink模型（参考VDA305_100标准进行模型搭建） 版本:matlab2018a，可生成低版本 模型包括:有刷直流电机+执行器模型，电机参数m文件，SSM模块，PBC模块，数据处理模块，与Carsim联防进行过验证。 模型可实现功能:常规夹紧与释放，溜车再夹与自动释放，动态减速。 其他功能也可基于模型继续开发。 图片为模型及部分仿真结果，可以基于此做大创或哔设。 动画所示功能为溜车再夹与自动释放功能。 ,关键词：EPB电子驻车制动系统；Simulink模型；VDA305_100标准；有刷直流电机；执行器模型；电机参数m文件；SSM模块；PBC模块；数据处理模块；Carsim联防验证；常规夹紧与释放；溜车再夹与自动释放；动态减速；功能开发；图片；动画演示。,基于VDA305_100标准的EPB电子驻车制动系统Si

基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型技术研究与应用展示,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型设计与优化分析,模块化多电平流器（MMC）双闭环定交流电压仿真模型，离网逆变工况，交流电压外环，电流内环控制。 最近电平逼近(NLM)调制，二倍频环流抑制，排序法子模块电压均衡。 子模块数量18个，直流侧母线电压36KV，交流侧相电压最大值18kV，额定功率30MW，控制效果良好。 联系即可发出，matlab版本可降，默认版本为2022a。 主页所有模型均为，请认准 模块化多电平流器(MMC)。 整流器。 PI控制。 双闭环。 ,核心关键词： 模块化多电平换流器(MMC); 双闭环定交流电压仿真模型; 离网逆变工况; 交流电压外环; 电流内环控制; 最近电平逼近(NLM)调制; 二倍频环流抑制; 排序法子模块电压均衡; 子模块数量; 直流侧母线电压; 交流侧相电压最大值; 额定功率; 控制效果; Matlab版本; PI控制。,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环仿真模型

基于Simulink的四驱电动汽车制动能量回收模型设计，融合逻辑门限值控制算法与最优制动能量回收策略,基于Simulink的四驱电动汽车再生制动与能量回收模型，含轮毂电机充电及电池发电系统，采用逻辑门限值控制算法，实现最优制动能量回收策略，针对前后双电机车型定制开发。,制动能量回收Simulink模型 四驱制动能量回收simulink模型 四驱电动汽车simulink再生制动模型 MATLAB再生制动模型 制动能量回收模型 电动车电液复合制动模型 原创 原创 原创 刹车回能模型 电机再生制动模型 目标车型：前后双电机电动汽车 轮毂电机电动汽车 模型包括：轮毂电机充电模型 电池发电模型 控制策略模型 前后制动力分配模型 电液制动力分配模型 输入模型（注：控制策略模型，因此整车参数以及仿真工况等均通过AVL_Cruise中进行导入） 控制策略：最优制动能量回收策略 控制算法：逻辑门限值控制算法 通过逻辑门限值控制算法，依次分配： 前轮制动力 后轮制动力 电机制动力 液压制动力 通过控制策略与传统控制策略对比可知，最优制动能量回收策略具有一定的优越性。 单模型：可运行出仿真图，业内人士首选

"基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化","基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化",光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿 真模型 ①交直流混合微电网结构： 1.直流微电网，由光伏板+Boost变器组成，最大输出功率10 kW。 2.交流微电网，由光伏板+Boost变器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。 3.互联变器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。 ②模型内容： 1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。 2.交流微电网中，Boost变器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。 3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。 4.其余部分包括采样保持、坐标变、功率滤波、SVPWM

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。